El soporte al cliente y la gestión de proyectos son factores críticos para proporcionar una gestión eficaz de las relaciones con los clientes. Atlassian Jira, una plataforma para el seguimiento de problemas y funciones de gestión de proyectos para proyectos de software, se ha convertido en una parte indispensable de los flujos de trabajo de muchas organizaciones, asegurando así el éxito del cliente y del producto. No obstante, la extracción de información valiosa de la vasta cantidad de datos almacenados en Jira a menudo requiere esfuerzos manuales y la construcción de herramientas especializadas. Los usuarios como ingenieros de soporte, gerentes de proyectos y gerentes de productos necesitan poder hacer preguntas sobre un proyecto, un problema o un cliente para proporcionar una excelente atención a las necesidades de los clientes. La IA generativa ofrece la capacidad de tomar información relevante de una fuente de datos y proporcionar respuestas bien construidas al usuario.
Construir una aplicación conversacional basada en IA generativa que esté integrada con las fuentes de datos que contienen el contenido relevante que necesita una empresa requiere tiempo, dinero y personal. Primero, es necesario construir conectores a las fuentes de datos. Luego se debe indexar estos datos para que estén disponibles mediante un enfoque de Generación de Recuperación Aumentada (RAG), donde se entregan pasajes relevantes con alta precisión a un modelo de lenguaje grande (LLM). Para ello, es necesario seleccionar un índice que proporcione las capacidades de indexación del contenido para la búsqueda semántica y vectorial, construir la infraestructura para recuperar y clasificar las respuestas, y construir una aplicación web rica en funciones. También es necesario contratar y dotar de personal a un gran equipo para construir, mantener y gestionar dicho sistema.
Amazon Q Business es un asistente totalmente gestionado y potenciado por IA generativa que puede responder preguntas, proporcionar resúmenes, generar contenido y realizar tareas de manera segura basándose en datos e información en los sistemas empresariales. Amazon Q Business puede ayudar a obtener respuestas rápidas y pertinentes a preguntas apremiantes, resolver problemas, generar contenido y tomar acciones utilizando los datos y el conocimiento encontrados en los repositorios de información de la empresa, código y sistemas empresariales como Jira, entre otros. Amazon Q proporciona conectores nativos de fuentes de datos que pueden indexar contenido en un recuperador incorporado y utilizar un LLM para ofrecer respuestas precisas y bien escritas. Un conector de fuente de datos es un componente de Amazon Q que ayuda a integrar y sincronizar datos de múltiples repositorios en un solo índice.
Amazon Q Business ofrece múltiples conectores predefinidos a numerosas fuentes de datos, incluyendo Atlassian Jira, Atlassian Confluence, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Microsoft SharePoint, Salesforce y muchos más, y ayuda a crear una solución de IA generativa con una configuración mínima. En esta publicación, se describe la configuración e integración de Amazon Q for Business con Jira para habilitar a los equipos de soporte, gestión de proyectos, gestión de productos, liderazgo y otros a obtener rápidamente respuestas precisas a sus preguntas relacionadas con el contenido en los proyectos de Jira, problemas y más.
Después de integrar Amazon Q Business con Jira, los usuarios pueden hacer preguntas a partir de la descripción del documento. Esto permite los siguientes casos de uso:
– Búsqueda en lenguaje natural: los usuarios pueden buscar tareas, problemas u otra información relacionada con el proyecto utilizando lenguaje conversacional, lo que facilita encontrar los datos deseados sin necesidad de recordar palabras clave o filtros específicos.
– Resumen: los usuarios pueden solicitar un resumen conciso de todos los problemas, tareas u otras entidades que coincidan con su consulta de búsqueda, lo que les permite captar rápidamente los puntos clave sin tener que revisar manualmente las descripciones de los documentos individuales.
– Clarificación de consultas: si la consulta de un usuario es ambigua o carece de contexto suficiente, Amazon Q Business puede entablar un diálogo para aclarar la intención, de modo que el usuario reciba los resultados más relevantes y precisos.
Para rastrear e indexar contenidos en Jira, se puede configurar el conector de Jira de Amazon Q Business como una fuente de datos en su aplicación de Amazon Q Business. Al conectar Amazon Q Business a una fuente de datos e iniciar el proceso de sincronización, Amazon Q Business rastrea e indexa los documentos de la fuente de datos en su índice.
En Amazon Q Business, un documento es una unidad de datos que consiste en un título, el contenido (o cuerpo), metadatos (datos sobre el documento) e información de la lista de control de acceso (ACL) para asegurar que las respuestas se proporcionen a partir de documentos a los que el usuario tenga acceso. El conector de Jira de Amazon Q Business admite el rastreo de las siguientes entidades en Jira: proyectos, problemas, comentarios, archivos adjuntos y registros de trabajo. Además, los usuarios de Jira pueden crear objetos personalizados y campos de metadatos personalizados, y Amazon Q admite el rastreo y la indexación de estos objetos personalizados y metadatos personalizados.
Referirse a las guías pertinentes puede proporcionar más información sobre cómo configurar esta integración y maximizar las capacidades de Amazon Q Business para gestionar proyectos y soporte al cliente de manera más eficaz.
